1 Tipos de datos en R

1.1 Numéricos

En R los datos de tipo numérico se identifican como numeric o double:

numero <- 34.80
numero

## [1] 34.8

Podemos consultar el tipo de dato a través de la función class():

class(numero)

## [1] "numeric"

Vamos a crear un vector de números decimales (numeric o double):

vector_numeros <- c(10.2, 20.5, 30.8)
vector_numeros

## [1] 10.2 20.5 30.8

Podemos preguntar la clase o tipo de dato del vector anterior:

class(vector_numeros)

## [1] "numeric"

1.2 Enteros

Los enteros en R se tipifican como integer:

enteros1 <- 5
class(enteros1)

## [1] "numeric"

Todos los números en R (enteros o decimales) se tipifican como numeric, sin embargo, podemos forzar a R para que entienda un entero como tal:

enteros2 <- 5L
class(enteros2)

## [1] "integer"

Puedo crear un vector de enteros:

vector_enteros <- c(1L, 2L, 3L)
class(vector_enteros)

## [1] "integer"

1.3 Caracteres (texto)

Los caracteres representan variables cualitativas, en R todo texto debe estar escrito entre comillas ("" o ’’):

texto <- "universidad"
class(texto)

## [1] "character"

Podemos crear un vector de caracteres:

vector_texto <- c("a", "b", "c")
class(vector_texto)

## [1] "character"

1.4 Factores

Los factores representan variables cualitativas ordinales y se pueden crear dentro de R con la función factor():

vector_mes_malo <- factor(c("enero", "febrero", "marzo", "abril", "enero"))
class(vector_mes_malo)

## [1] "factor"

Podemos solicitar a R los niveles del factor a través de la función levels():

levels(vector_mes_malo)

## [1] "abril"   "enero"   "febrero" "marzo"

Podemos controlar el orden de los niveles en la función factor() editando el argumento levels:

vector_mes_bueno <- factor(c("enero", "febrero", "marzo", "abril", "enero"),
                           levels = c("enero", "febrero", "marzo", "abril"))
levels(vector_mes_bueno)

## [1] "enero"   "febrero" "marzo"   "abril"

1.5 Lógicos

En R los datos lógicos representan TRUE o FALSE:

logico <- TRUE
class(logico)

## [1] "logical"

Podemos crear un vector de lógicos:

vector_logicos <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
class(vector_logicos)

## [1] "logical"

2 Valores ausentes

En R los valores ausentes se tipifican como NA:

valor_ausente <- NA
class(valor_ausente)

## [1] "logical"

Un vecto puede incluir valores ausentes:

vector_ausente <- c(34.6, NA, 56.9)
class(vector_ausente)

## [1] "numeric"

3 Operadores

3.1 Aritméticos

3.1.1 Suma

vector_numeros <- c(3, 5, 10)
2 + vector_numeros

## [1]  5  7 12

Podemos operar dos vectores de la misma longitud:

vector1 <- c(1, 3, 5)
vector2 <- c(10, 20, 30)
vector1 + vector2

## [1] 11 23 35

Podemos operar dos vectores de diferente longitud:

vector3 <- c(10, 20)
vector4 <- c(10, 20, 30)
vector3 + vector4

## [1] 20 40 40

3.1.2 Potencia

2^2

## [1] 4

vector3^3

## [1] 1000 8000

3.2 Relacionales

3.2.1 Igualdad

En R la igualdad se denota con doble símbolo igual (==):

50 == 40

## [1] FALSE

Podemos operar con la igualdad en vectores:

vector_ejemplo <- c(40, 20, 2)
2 == vector_ejemplo

## [1] FALSE FALSE  TRUE

3.2.2 Diferencia

La diferencia en R se denota con un signo de exclamación de cierre y el igual (!=):

3 != 3

## [1] FALSE

Tambien es posible operar de manera relacional con caracteres:

texto <- c("A", "a", "b")
"a" != texto

## [1]  TRUE FALSE  TRUE

3.2.3 Pertece a o está dentro de

En R podemos denotar el “pertene a” con %in%:

numeros2 <- c(10, 20, 30, 40)
30 %in% numeros2

## [1] TRUE

Podemos operar sobre vectores de texto:

texto2 <- c("a", "b", "c", "A")
"A" %in% texto2

## [1] TRUE

3.2.4 Mayor o igual

En R el mayor o igual se denota con >=:

ejemplo <- c(30, 40, 50, 10)
ejemplo >= 20

## [1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE

3.3 Operadores lógicos

3.3.1 Negación

!2 == 2 # no es igual 2 a 2

## [1] FALSE

!3 %in% c(2, 3, 5) # no pertenece el 3 al vector

## [1] FALSE

3.3.2 Disyunción (o)

ejemplo2 <- c(1, 5, 10, 15, 20)
ejemplo2 > 10 | ejemplo2 < 5

## [1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE

3.3.3 Conjunción (y)

frutas1 <- c(80.5, 90, 50.4, 30)
frutas2 <- c(90, 30, 40, 20)

frutas1 > 80 | frutas2 > 80

## [1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE

frutas1 > 80 & frutas2 > 80

## [1]  TRUE FALSE FALSE FALSE

¿Qué pasa cuando utilizo el doble o y el doble y:

frutas1 > 80 || frutas2 > 80

## [1] TRUE

frutas1 > 80 && frutas2 > 80

## [1] TRUE

4 Funciones

str(iris)

## 'data.frame':    150 obs. of  5 variables:
##  $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
##  $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
##  $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
##  $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
##  $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

4.1 Cargar biblioteca

library(tidyverse)

## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --

## v ggplot2 3.3.3     v purrr   0.3.4
## v tibble  3.1.0     v dplyr   1.0.5
## v tidyr   1.1.3     v stringr 1.4.0
## v readr   1.4.0     v forcats 0.5.1

## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

5 Vectores

Almacenan información de un sólo tipo.
Cuando mezclamos dos tipos de datos (numéricos y texto) R automáticamente coerciona al tipo de dato más sencillo.

5.1 Coerción implícita

mezcla1 <- c(1, 20, "a")
class(mezcla1)

## [1] "character"

mezcla1

## [1] "1"  "20" "a"

5.2 Coerción explícita

Forzar la conversión de un tipo de dato a otro a través de las funciones con el prefijo as.

mezcla2 <- as.numeric(mezcla1)
class(mezcla2)

## [1] "numeric"

mezcla2

## [1]  1 20 NA

Otro ejemplo de coerción explícita:

peso <- c("1.5", "2.50", "3.50", "4.5", "5")
class(peso)

## [1] "character"

peso2 <- as.numeric(peso)
peso2

## [1] 1.5 2.5 3.5 4.5 5.0

class(peso2)

## [1] "numeric"

problema <- "2,2"
as.numeric(problema)

## [1] NA

5.3 Funciones sobre vectores

vector1 <- c(1, 4, 20, 50, 20)
length(vector1)

## [1] 5

vector1

## [1]  1  4 20 50 20

Los vectores tienen el atributo nombre:

vector_nombrado <- c(elemento1 = 20, elemento2 = 50)
names(vector_nombrado)

## [1] "elemento1" "elemento2"

vector_nombrado

## elemento1 elemento2 
##        20        50

También puedo editar los nombres de un vector:

names(vector_nombrado) <- c("variable1", "variable2")
vector_nombrado

## variable1 variable2 
##        20        50

5.4 Secuencias de datos

Los dos puntos (:) permiten crear secuencias de datos numéricos:

secuencia1 <- c(1:10)
secuencia1

##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

Podemos crear secuencias numéricas controladas con la función seq():

secuencia2 <- seq(from = 20, to = 50, by = 2)
secuencia2

##  [1] 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50

Podemos controlar la longitud de la secuencia:

seq(from = 1, to = 20, length.out = 30)

##  [1]  1.000000  1.655172  2.310345  2.965517  3.620690  4.275862  4.931034
##  [8]  5.586207  6.241379  6.896552  7.551724  8.206897  8.862069  9.517241
## [15] 10.172414 10.827586 11.482759 12.137931 12.793103 13.448276 14.103448
## [22] 14.758621 15.413793 16.068966 16.724138 17.379310 18.034483 18.689655
## [29] 19.344828 20.000000

5.5 Repeticiones

rep(1, 20)

##  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

rep("a", 5)

## [1] "a" "a" "a" "a" "a"

rep(c("A", "B", "C", "D"), 12)

##  [1] "A" "B" "C" "D" "A" "B" "C" "D" "A" "B" "C" "D" "A" "B" "C" "D" "A" "B" "C"
## [20] "D" "A" "B" "C" "D" "A" "B" "C" "D" "A" "B" "C" "D" "A" "B" "C" "D" "A" "B"
## [39] "C" "D" "A" "B" "C" "D" "A" "B" "C" "D"

rep(c("T1", "T2"), each = 12)

##  [1] "T1" "T1" "T1" "T1" "T1" "T1" "T1" "T1" "T1" "T1" "T1" "T1" "T2" "T2" "T2"
## [16] "T2" "T2" "T2" "T2" "T2" "T2" "T2" "T2" "T2"

5.6 Concatención (unión) de texto

paste("T", 1, sep = "-")

## [1] "T-1"

mi_nombre <- "Edimer"

paste0("Hola ", mi_nombre, " ¿Cómo estás?")

## [1] "Hola Edimer ¿Cómo estás?"

paste0("T", 1:12)

##  [1] "T1"  "T2"  "T3"  "T4"  "T5"  "T6"  "T7"  "T8"  "T9"  "T10" "T11" "T12"

5.7 Subconjutos

Podemos extraer subconjuntos a través de los corchetes [] haciendo uso del índice o nombre del elemento:

vector5 <- c(10, 20, 30)
vector5[2]

## [1] 20

vector5[c(1, 3)]

## [1] 10 30

vector6 <- c(1, 10, 20, 30, 40, 50)
vector6[c(3:6)]

## [1] 20 30 40 50

vector7 <- c(v1 = 3, v2 = 4, v3 = 5)
vector7["v2"]

## v2 
##  4

Podemos extraer subconjuntos con base en una condición:

vector8 <- c(1, 2, 3, 6, 10, 50, 100, 500, 1000)

vector8[vector8 > 100]

## [1]  500 1000

Ejemplo:

vector9 <- c(10, 20)
vector9[c(FALSE, TRUE)]

## [1] 20

Vamos a extraer los valores que superan el promedio de vector8:

promedio <- mean(vector8)
vector8[vector8 > promedio]

## [1]  500 1000

vector8[!vector8 > promedio]

## [1]   1   2   3   6  10  50 100

Otro ejemplo:

departamentos <- c("antioquia", "valle", "nariño", "caldas")
hurtos <- c(40, 50, 20, 15)

departamentos[hurtos > 20]

## [1] "antioquia" "valle"

6 Manejo de texto con stringr

6.1 Concatenación de texto

library(stringr)
mi_nombre <- "Edimer"
str_c("Hola ", mi_nombre, " ¿Cómo estás?")

## [1] "Hola Edimer ¿Cómo estás?"

Concatenar dos vectores de texto:

deptos <- c("Antioquia", "Santander")
mpios <- c("Medellín", "Bucaramanga")
str_c(deptos, "-", mpios)

## [1] "Antioquia-Medellín"    "Santander-Bucaramanga"

6.2 Conteo de caracteres

texto4 <- "Este es mi texto"
str_length(texto4)

## [1] 16

texto5 <- c("Mi texto", "antioquia", "cali")
str_length(texto5)

## [1] 8 9 4

6.3 Reemplazando texto

numero_malo <- c("2,20")
as.numeric(numero_malo)

## [1] NA

numero_bien <- str_replace_all(string = numero_malo,
                               pattern = ",",
                               replacement = ".")

as.numeric(numero_bien)

## [1] 2.2

6.4 Ordenar cadenas de texto

texto6 <- c("1Felipe", "3Ramiro", "4Mauricio", "1Dora", "2Paola")
str_sort(texto6, decreasing = TRUE)

## [1] "4Mauricio" "3Ramiro"   "2Paola"    "1Felipe"   "1Dora"

str_sort(texto6, decreasing = FALSE) # por defecto

## [1] "1Dora"     "1Felipe"   "2Paola"    "3Ramiro"   "4Mauricio"

6.5 De mayúsculas a minúsculas

texto7 <- c("EDIMER", "UNIVERSIDAD", "R")
str_to_lower(texto7)

## [1] "edimer"      "universidad" "r"

texto8 <- c("Perro", "perro", "PERRO")
str_to_lower(texto8)

## [1] "perro" "perro" "perro"

6.6 De minúsculas a mayúsculas

texto9 <- c("antioquia", "santander", "cundinamarca")
str_to_upper(texto9)

## [1] "ANTIOQUIA"    "SANTANDER"    "CUNDINAMARCA"

6.7 Primera letra en mayúscula

texto10 <- c("ANTIOQUIA", "valle del cauca")
str_to_sentence(texto10)

## [1] "Antioquia"       "Valle del cauca"

6.8 Primeras letras en mayúscula

str_to_title(texto10)

## [1] "Antioquia"       "Valle Del Cauca"

6.9 Eliminar espacios en blanco

texto12 <- c("Raza A", "Raza A      ", "     Raza A")
str_trim(texto12)

## [1] "Raza A" "Raza A" "Raza A"

7 Matrices

Podemos crear una matriz con la función matrix():

matriz1 <- matrix(c(2, 3, 4, 5))
matriz1

##      [,1]
## [1,]    2
## [2,]    3
## [3,]    4
## [4,]    5

Podemos controlar las dimensiones de la matriz:

matriz2 <- matrix(c(10, 20, 30, 40), nrow = 2, ncol = 2)
matriz2

##      [,1] [,2]
## [1,]   10   30
## [2,]   20   40

Podemos controlar que sean generadas por filas:

matriz3 <- matrix(c(100, 200, 300, 400), nrow = 2, ncol = 2,
                  byrow = TRUE)
matriz3

##      [,1] [,2]
## [1,]  100  200
## [2,]  300  400

Podemos consultar las dimensiones con la función dim():

dim(matriz3)

## [1] 2 2

dim(matriz1)

## [1] 4 1

dim(iris) # sobre una base de datos

## [1] 150   5

Consultar sólo el número de filas con nrow():

nrow(matriz1)

## [1] 4

nrow(iris) # sobre una base de datos

## [1] 150

Consultar el número de columnas con ncol():

ncol(matriz1)

## [1] 1

ncol(iris) # sobre una base de datos

## [1] 5

7.1 Subconjuntos

Ejercicio obtener primera columna:

matriz4 <- matrix(c(1, 5, 50, 500, 200, 1000), ncol = 2, nrow = 3)
matriz4

##      [,1] [,2]
## [1,]    1  500
## [2,]    5  200
## [3,]   50 1000

matriz4[ , 1] # primera columna

## [1]  1  5 50

matriz4[1, ] # primera fila

## [1]   1 500

matriz4[c(1, 3), 2] # Queremos el 500 y el 1000

## [1]  500 1000

7.2 Operaciones con matrices

matriz5 <- matrix(c(10, 20, 30, 40), ncol = 2)
matriz5 + 1 # suma con escalar

##      [,1] [,2]
## [1,]   11   31
## [2,]   21   41

matriz5 * 5 # multiplicación con escalar

##      [,1] [,2]
## [1,]   50  150
## [2,]  100  200

matriz6 <- matrix(c(2, 4, 6, 8), ncol = 2)
matriz6

##      [,1] [,2]
## [1,]    2    6
## [2,]    4    8

matriz5 %*% matriz6 # multiplicación de matrices

##      [,1] [,2]
## [1,]  140  300
## [2,]  200  440

diag(matriz5) # diagonal

## [1] 10 40

solve(matriz5) # inversa

##      [,1]  [,2]
## [1,] -0.2  0.15
## [2,]  0.1 -0.05

8 Listas

lista1 <- list(1, "A", TRUE)
lista1

## [[1]]
## [1] 1
## 
## [[2]]
## [1] "A"
## 
## [[3]]
## [1] TRUE

Las listas tienen el atributo nombre:

lista2 <- list(p1 = "Universidad", p2 = 1234, p3 = c(TRUE, FALSE))
lista2

## $p1
## [1] "Universidad"
## 
## $p2
## [1] 1234
## 
## $p3
## [1]  TRUE FALSE

Consultando el elemento 3 de la lista2:

lista2$p3

## [1]  TRUE FALSE

class(lista2)

## [1] "list"

class(lista2$p3)

## [1] "logical"

lista2[3]

## $p3
## [1]  TRUE FALSE

lista2[[3]]

## [1]  TRUE FALSE

lista2$p3[2]

## [1] FALSE

9 Agregando nuevos datos

9.1 Vector

vector8 <- c(1, 20, 50)
vector8[4] <- 100
vector8

## [1]   1  20  50 100

9.2 Matriz

matriz7 <- matrix(c(10, 20, 30, 40), ncol = 2)
matriz7

##      [,1] [,2]
## [1,]   10   30
## [2,]   20   40

# Agregando columnas
matriz8 <- cbind(matriz7, c(100, 200))
matriz8

##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]   10   30  100
## [2,]   20   40  200

# Agregando filas
rbind(matriz7, c(1000, 2000))

##      [,1] [,2]
## [1,]   10   30
## [2,]   20   40
## [3,] 1000 2000

# Agregando filas de otra naturaleza
rbind(matriz7, c("A", "B"))

##      [,1] [,2]
## [1,] "10" "30"
## [2,] "20" "40"
## [3,] "A"  "B"

9.3 Listas

lista3 <- list(e1 = 1, e2 = "A", e3 = TRUE)
lista3

## $e1
## [1] 1
## 
## $e2
## [1] "A"
## 
## $e3
## [1] TRUE

# Agregando nuevo dato
lista3$e4 <- NA
lista3

## $e1
## [1] 1
## 
## $e2
## [1] "A"
## 
## $e3
## [1] TRUE
## 
## $e4
## [1] NA

names(lista3)

## [1] "e1" "e2" "e3" "e4"

length(lista3)

## [1] 4

10 Bases de datos

10.1 Importación

10.1.1 Formatos planos

Separados por comas:

library(readr)
datos_comas <- read_csv(file = "encuesta_comas.csv")

## 
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
##   promedio_academico = col_double(),
##   color_favorito = col_character(),
##   horas_estudiar = col_double(),
##   horas_dormir = col_double(),
##   redes_sociales = col_double(),
##   redsocial_favorita = col_character(),
##   bachiller_universidad = col_character(),
##   lectura = col_character(),
##   horas_internet = col_double(),
##   trabajo = col_character()
## )

datos_comas

Separados por punto y comas:

datos_pcomas <- read_csv2(file = "encuesta_puntocomas.csv")

## i Using ',' as decimal and '.' as grouping mark. Use `read_delim()` for more control.

## 
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
##   promedio_academico = col_double(),
##   color_favorito = col_character(),
##   horas_estudiar = col_double(),
##   horas_dormir = col_double(),
##   redes_sociales = col_double(),
##   redsocial_favorita = col_character(),
##   bachiller_universidad = col_character(),
##   lectura = col_character(),
##   horas_internet = col_double(),
##   trabajo = col_character()
## )

Separados por tabulaciones (espacios en blanco):

datos_tabulacion <- read_tsv(file = "encuesta_espacios.csv")

## 
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
##   promedio_academico = col_double(),
##   color_favorito = col_character(),
##   horas_estudiar = col_double(),
##   horas_dormir = col_double(),
##   redes_sociales = col_double(),
##   redsocial_favorita = col_character(),
##   bachiller_universidad = col_character(),
##   lectura = col_character(),
##   horas_internet = col_double(),
##   trabajo = col_character()
## )

Separados por otro delimitador (en este caso es /):

datos_otro <- read_delim(file = "encuesta_delim.csv", delim = "/")

## 
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## cols(
##   promedio_academico = col_double(),
##   color_favorito = col_character(),
##   horas_estudiar = col_double(),
##   horas_dormir = col_double(),
##   redes_sociales = col_double(),
##   redsocial_favorita = col_character(),
##   bachiller_universidad = col_character(),
##   lectura = col_character(),
##   horas_internet = col_double(),
##   trabajo = col_character()
## )

10.1.2 Archivos de excel

library(readxl)
datos_excel <- read_excel(path = "encuesta_excel.xlsx")
datos_excel

Consultar los nombres de las hojas del archivo de excel:

excel_sheets(path = "encuesta_excel.xlsx")

## [1] "Sheet1" "Hoja2 "

10.2 Funciones básicas

names(datos_excel) # nombres de columnas

##  [1] "promedio_academico"    "color_favorito"        "horas_estudiar"       
##  [4] "horas_dormir"          "redes_sociales"        "redsocial_favorita"   
##  [7] "bachiller_universidad" "lectura"               "horas_internet"       
## [10] "trabajo"

nrow(datos_excel) # número de filas

## [1] 30

ncol(datos_excel) # número de columnas

## [1] 10

dim(datos_excel) # Dimensiones (filas y columnas)

## [1] 30 10

class(datos_excel$promedio_academico) # Clase de una variable

## [1] "numeric"

library(dplyr)
glimpse(datos_excel)

## Rows: 30
## Columns: 10
## $ promedio_academico    <dbl> 3.53, 3.80, 4.02, 4.39, 3.99, 3.80, 3.83, 3.80, ~
## $ color_favorito        <chr> "Verde", "Amarillo", "Rojo", "Negro", "Azul", "V~
## $ horas_estudiar        <dbl> 30, 12, 45, 60, 50, 25, 28, 40, 40, 36, 32, 35, ~
## $ horas_dormir          <dbl> 7.0, 6.0, 6.0, 6.0, 8.0, 2.0, 2.0, 6.0, 6.0, 7.0~
## $ redes_sociales        <dbl> 4, 9, 3, 2, 9, 5, 2, 4, 4, 5, 4, 3, 4, 4, 5, 5, ~
## $ redsocial_favorita    <chr> "Youtube", "Facebook", "Facebook", "Facebook", "~
## $ bachiller_universidad <chr> "1 Año", "Menos de 1 año", "1 Año", "Menos de 1 ~
## $ lectura               <chr> "Muy poco", "Frecuentemente", "Frecuentemente", ~
## $ horas_internet        <dbl> 20, 3, 42, 90, 56, 40, 30, 80, 80, 10, 14, 80, 6~
## $ trabajo               <chr> "Sí", "Sí", "No", "No", "No", "No", "No", "Sí", ~

10.3 Subconjuntos

Filtrar sólo las primeras 20 filas de la base de datos:

datos_excel[1:20, ]

Filtrar sólo las filas 1, 10, 20 y 30

datos_excel[c(1, 10, 20, 30), ]

Filtrar sólo las filas 1 y 10 con las variables color_favorito y horas_dormir.

datos_excel[c(1, 10), c("color_favorito", "horas_dormir")]

Filtrar datos de estudiantes que superan la mediana del promedio académico:

mediana <- median(datos_excel$promedio_academico)

datos_excel[datos_excel$promedio_academico > mediana, ]

Filtrar datos de estudiantes que superan la mediana del promedio acádemico y cuyo color favorito es el Negro

datos_excel[datos_excel$promedio_academico > mediana
            & datos_excel$color_favorito == "Negro", ]

10.4 Data frame manual

departamento <- c("Antioquia", "Santander", "Cundinamarca")
casos_covid <- c(1234, 2340, 4580)

mis_datos <- data.frame(depto = departamento, covid = casos_covid)
mis_datos

Tipos de datos en R

Edimer David Jaramillo

25/3/2021

1 Tipos de datos en R

1.1 Numéricos

1.2 Enteros

1.3 Caracteres (texto)

1.4 Factores

1.5 Lógicos

2 Valores ausentes

3 Operadores

3.1 Aritméticos

3.1.1 Suma

3.1.2 Potencia

3.2 Relacionales

3.2.1 Igualdad

3.2.2 Diferencia

3.2.3 Pertece a o está dentro de

3.2.4 Mayor o igual

3.3 Operadores lógicos

3.3.1 Negación

3.3.2 Disyunción (o)

3.3.3 Conjunción (y)

4 Funciones

4.1 Cargar biblioteca

5 Vectores

5.1 Coerción implícita

5.2 Coerción explícita

5.3 Funciones sobre vectores

5.4 Secuencias de datos

5.5 Repeticiones

5.6 Concatención (unión) de texto

5.7 Subconjutos

6 Manejo de texto con stringr

6.1 Concatenación de texto

6.2 Conteo de caracteres

6.3 Reemplazando texto

6.4 Ordenar cadenas de texto

6.5 De mayúsculas a minúsculas

6.6 De minúsculas a mayúsculas

6.7 Primera letra en mayúscula

6.8 Primeras letras en mayúscula

6.9 Eliminar espacios en blanco

7 Matrices

7.1 Subconjuntos

7.2 Operaciones con matrices

8 Listas

9 Agregando nuevos datos

9.1 Vector

9.2 Matriz

9.3 Listas

10 Bases de datos

10.1 Importación

10.1.1 Formatos planos

10.1.2 Archivos de excel

10.2 Funciones básicas

10.3 Subconjuntos

10.4 Data frame manual